문서 제작자가 AI를 활용할 수 있는 방법은 다양합니다. 앞서 소개한 ‘테크니컬 라이터를 위한 AI 활용 가이드: 실무에서 바로 써먹는 4가지 핵심 영역’에서도 확인할 수 있듯이, AI는 문체 변환, 구조 재편, 요약, 재작성 등에서 강점을 보입니다. 이러한 기술을 활용하면 전통적인 매뉴얼 텍스트를 챗봇 텍스트로 전환하는 것도 가능합니다. 이번 글에서는 매뉴얼을 챗봇 텍스트로 바꾸는 과정을 살펴보겠습니다.

매뉴얼 텍스트와 챗봇 텍스트의 차이

매뉴얼은 사용자 흐름에 맞춰 단계적으로 구조화되어 있습니다. 보통 장(Chapter)과 절(Section) 중심으로 구성되며, 각 태스크는 사용 목적, 절차, 주의사항으로 설명이 이어집니다. 따라서 사용자는 순서대로 학습하면서 제품의 전체 기능을 익힐 수 있습니다.

반면 챗봇 텍스트는 사용자 흐름과 상관없이 독립적인 정보 단위로 이루어집니다. 질문–응답(Q&A) 형식의 짧고 직접적인 문장으로 구성되어, 사용자가 필요한 순간에 특정 질문에 대한 답변만 얻을 수 있도록 설계됩니다.

즉, 매뉴얼은 전체 사용자 경험을 고려해 학습 경로를 제시하는 체계적·연속적 문서, 챗봇 텍스트는 개별 사용자의 즉각적인 필요에 대응하는 단편적·검색형 문서라고 할 수 있습니다. 이 차이를 명확히 이해하는 것이 매뉴얼을 챗봇 텍스트로 전환하는 첫 단계입니다.

전환 절차

1. 범위 선정

챗봇 텍스트 전환의 목표는 매뉴얼이 다루는 모든 기능의 사용법을 사용자 질문–응답 형태로 제공하는 것입니다. 따라서 원칙적으로는 매뉴얼 전체가 전환 대상입니다. 다만 실제 적용 단계에서는 리소스와 우선순위를 고려하여, 사용 빈도가 높은 영역(예: 설치, 초기 설정, 오류 해결)부터 시작하고 점차 확대하는 방식이 효과적입니다.

2. 질문 후보 도출

매뉴얼의 설명형 문장을 “사용자가 물을 법한 질문”으로 바꿉니다.

• 원문: “To reset the device, press and hold the power button for 10 seconds.”
• 변환: “How do I reset the device?”

AI 활용 프롬프트 예시:
“다음 매뉴얼 텍스트를 사용자 질문 형태로 변환해줘.”

3. 답변 추출 및 단순화

도출된 질문에 대해 테크니컬 라이터는 매뉴얼 원문에서 핵심 절차와 필요한 정보만 선별하고, 불필요한 맥락이나 장황한 설명은 제거합니다. 긴 문장은 단계별 절차로 나누어 짧고 명확한 문장으로 정리하는 것이 중요합니다.

AI 활용 프롬프트 예시:
“다음 절차 설명을 사용자 친화적으로 간단히 요약해줘. 단계별로 나눠줘.”

4. 구조 재편

완성된 Q&A를 주제별로 묶어 정리합니다. 설치, 사용, 문제 해결 등으로 구분하면 사용자가 원하는 답변을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이후 챗봇 플랫폼에 실제 적용하기 위해서는 JSON, Excel 등과 같은 DB 구조로 변환해야 하는데, 이는 전문 엔지니어의 영역입니다. 문서 제작자는 여기까지 준비된 데이터를 전달하는 데 집중하면 됩니다.

5. 품질 검토 및 파일 변환

최종 단계에서는 문체의 일관성, 용어의 통일성, 안전·규제 표현의 정확성을 점검합니다. 이 과정은 챗봇의 성능을 좌우하는 데이터 품질을 확보하는 단계이며, 반드시 문서 제작자가 수행해야 합니다.

AI의 기여와 문서 제작자의 역할

매뉴얼을 챗봇 텍스트로 전환하는 과정에서 AI는 다음과 같은 기술적 지원을 제공합니다.

• 문체 변환: 설명형 문장을 질문–응답 형식으로 바꿔줍니다.
• 구조 재편: 챕터 중심의 매뉴얼을 챗봇용 Q&A 구조로 변환합니다.
• 요약 능력: 장문의 설명을 짧고 간단한 답변으로 압축합니다.
• 재작성 능력: 복잡한 기술 문장을 사용자 친화적인 표현으로 바꿔줍니다.

하지만 문서 제작자의 역할은 여전히 핵심적입니다.

• 매뉴얼이 다루는 모든 기능과 절차가 챗봇 텍스트로 전환될 수 있도록 전체 콘텐츠를 관리하고 조율하는 것은 문서 제작자의 책임입니다.
• AI가 생성한 질문과 답변이 실제 사용자 관점에서 적절한지 검토하고, 용어·스타일을 통일하는 것도 제작자가 해야 할 일입니다.
• 특히 안전 정보와 규제 문구는 별도의 주의가 필요합니다. 예를 들어 “Is it safe to operate the device while charging?”이나 “Does this product comply with FCC regulations?” 같은 질문은 법적·기술적 정확성이 직접적으로 요구되기 때문에, 반드시 사람이 최종 확인해야 합니다.

무엇보다도, 챗봇의 성능은 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. AI는 초안을 빠르게 만들어주는 도구이지만, 문서 제작자가 그 결과를 선택·검토·보정하여 사용자 관점에 맞는 고품질 데이터 세트를 마련해야 챗봇이 제대로 작동합니다. 이후 엔지니어 팀은 이 데이터를 바탕으로 플랫폼 적용과 기술적 구현을 진행합니다.

한샘글로벌의 문서 제작 역량

AI를 활용한 매뉴얼 전환은 단순한 기술 도입을 넘어, 문서 전문가의 경험과 데이터 품질 관리가 결합되어야 성과를 낼 수 있습니다. 한샘글로벌은 지난 35년간 글로벌 제조사의 매뉴얼을 개발하고 다국어 현지화를 수행하면서, 전통적인 매뉴얼 제작에서 이미 세계적인 수준의 경쟁력을 입증해 왔습니다.

그러나 한샘글로벌의 강점은 여기에 머물지 않습니다. 새롭게 등장하는 기술을 빠르게 점검하고, 실제 현장에 적용할 수 있도록 프로세스를 유연하게 조정하는 역량을 갖추고 있습니다. 이러한 능동적이고 진취적인 태도를 통해, 한샘글로벌은 변화하는 시장 환경 속에서도 고객과 함께 새로운 기준을 만들어가고 있습니다. 앞으로도 한샘글로벌은 고객사가 AI 시대에 필요한 문서 전략을 안정적이고 효과적으로 실현할 수 있도록 든든한 파트너가 될 것입니다.